Feinabstimmung mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine fortschrittliche Methode zur Feinabstimmung von Modellen wie ChatGPT und anderen hochleistungsfähigen KI-Systemen.
Diese vom Dozenten gelebte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinenlerner und KI-Forscher mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die RLHF anwenden möchten, um große KI-Modelle für eine überlegene Leistung, Sicherheit und Übereinstimmung (Alignment) zu optimieren.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum es für die moderne KI-Entwicklung unerlässlich ist.
- Belohnungsmodelle (Reward Models) basierend auf menschlichem Feedback zu implementieren, um Reinforcement-Learning-Prozesse zu steuern.
- Große Sprachmodelle mithilfe von RLHF-Techniken feinabzustimmen, um die Ausgaben mit menschlichen Präferenzen in Einklang zu bringen.
- Best Practices für die Skalierung von RLHF-Workflows in produktionsreifen KI-Systemen anzuwenden.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und Praxisbeispiele.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Für Anfragen zu einer angepassten Schulung dieses Kurses kontaktieren Sie bitte uns zur Koordination.
Schulungsübersicht
Einführung in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Was ist RLHF und warum ist es wichtig
- Vergleich mit Methoden der überwachten Feinabstimmung
- Anwendungen von RLHF in modernen KI-Systemen
Belohnungsmodellierung mit menschlichem Feedback
- Erfassung und Strukturierung von menschlichem Feedback
- Aufbau und Training von Belohnungsmodellen
- Bewertung der Wirksamkeit der Belohnungsmodelle
Training mit Proximal Policy Optimization (PPO)
- Überblick über PPO-Algorithmen für RLHF
- Implementierung von PPO mit Belohnungsmodellen
- Iterative und sichere Feinabstimmung von Modellen
Praktische Feinabstimmung von Sprachmodellen
- Vorbereitung von Datensätzen für RLHF-Workflows
- Praktische Feinabstimmung eines kleinen LLMs mit RLHF
- Herausforderungen und Lösungsstrategien
Skalierung von RLHF in Produktionssysteme
- Infrastruktur- und Compute-Aspekte
- Qualitätssicherung und kontinuierliche Feedback-Schleifen
- Best Practices für Bereitstellung und Wartung
Ethische Überlegungen und Bias-Minderung
- Behandlung ethischer Risiken im menschlichen Feedback
- Ermittlung und Korrektur von Verzerrungen (Bias)
- Gewährleistung von Übereinstimmung und sicheren Ausgaben
Fallstudien und Praxisbeispiele
- Fallstudie: Feinabstimmung von ChatGPT mit RLHF
- Andere erfolgreiche RLHF-Implementierungen
- Gelernte Lehren und Brancheneinblicke
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in überwachtem Lernen und Reinforcement Learning
- Erfahrung in der Feinabstimmung von Modellen und neuronalen Netzwerkarchitekturen
- Vertrautheit mit Python-Programmierung und Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Maschinenlerner
- KI-Forscher
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Feinabstimmung mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Schulung - Anfrage
Feinabstimmung mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Fine-Tuning & Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenDiese Live-Schulung in Österreich behandelt das fortgeschrittene Fine-Tuning und das Prompt-Management in Vertex AI. Sie hilft Fachleuten mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau dabei, Gemini-Modelle zu optimieren, strenge Evaluierungsprozesse zu implementieren und zuverlässige generative KI-Lösungen für reale Unternehmensumgebungen bereitzustellen.
Fortgeschrittene Techniken im Transfer Learning
14 StundenDiese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Experten, die beherrschende Fähigkeiten in modernen Transfer-Learning-Techniken erlangen und diese auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendermaßen in der Lage sein:
- Fortgeschrittene Konzepte und Methoden im Transfer Learning zu verstehen.
- Domänenspezifische Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle zu implementieren.
- Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
- Das Multi-Task-Fine-Tuning zu meistern, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.
Strategien für kontinuierliches Lernen und Modellaktualisierung für feinabgestimmte Modelle
14 StundenDiese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau für die Instandhaltung sowie MLOps-Professionals, die robuste Continual-Learning-Pipelines und effektive Aktualisierungsstrategien für bereitgestellte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kontinuierliche Lernarbeitsabläufe für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
- Das katastrophale Vergessen durch geeignetes Training und Memory-Management zu minimieren.
- Überwachungs- und Aktualisierungsanlässe basierend auf Modelldrift oder Datenänderungen zu automatisieren.
- Aktualisierungsstrategien für Modelle in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.
Bereitstellung von Fine-Tuned-Modellen in der Produktion
21 StundenDiese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fortgeschrittene, die feinjustierte Modelle zuverlässig und effizient bereitstellen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen beim Bereitstellen von Fine-Tuned-Modellen in der Produktion zu verstehen.
- Modelle mit Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
- Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
- Modelle für Latenz und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.
Domänenspezifisches Fine-Tuning für den Finanzsektor
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerer Erfahrung, die praktische Fähigkeiten in der Anpassung von KI-Modellen für kritische Finanzaufgaben erlangen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, Folgendes:
- Die Grundlagen des Fine-Tunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
- Vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzsektor zu nutzen.
- Techniken für die Betrugserkennung, die Risikobewertung und die Erstellung von Finanzberatung anzuwenden.
- Die Einhaltung finanzieller Vorschriften wie DSGVO und SOX sicherzustellen.
- Maßnahmen zur Datensicherheit und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen umzusetzen.
Feinabstimmung von Modellen und Large Language Models (LLMs)
14 StundenDieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:
- Die Prinzipien des Fein-Tunings und dessen Anwendungen verstehen.
- Datensätze zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorbereiten.
- Large Language Models (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabstimmen.
- Die Modellleistung optimieren und häufige Herausforderungen bewältigen.
Effizientes Fine-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 StundenDiese live stattfindende, instruktorengeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker auf dem mittleren Erfahrungslevel, die Fine-Tuning-Strategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für ein effizientes Fine-Tuning großer Modelle zu implementieren.
- Das Fine-Tuning für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen zu optimieren.
- Für LoRA angepasste Modelle zu bewerten und für praktische Anwendungen bereitzustellen.
Feinabstimmung multimodaler Modelle
28 StundenDieses von Instruktoren geleitete, live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die multimodale Modell-Feinabstimmung für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
- Multimodale Datensätze effizient vorzubereiten und vorzuverarbeiten.
- Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
- Modelle für reale Anwendungen und Leistungsoptimierung anzupassen.
Feinabstimmung für Natural Language Processing (NLP)
21 StundenDiese live stattfindende Schulung mit Dozent in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch effektive Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle verbessern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben verstehen.
- vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen feinabstimmen können.
- Hyperparameter optimieren können, um die Modellleistung zu verbessern.
- feinabgestimmte Modelle bewerten und in realen Szenarien bereitstellen können.
Feinabstimmung von KI für Finanzdienstleistungen: Risikovorhersage und Betrugserkennung
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Data Scientists und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kredit-Scoring, Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Verwendung domänenspezifischer Finanzdaten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:
- KI-Modelle auf Finanzdatensätzen feinabstimmen, um die Vorhersagegenauigkeit bei Betrug und Risiken zu verbessern.
- Techniken wie Transfer Learning, LoRA und Regularisierung anwenden, um die Effizienz der Modelle zu steigern.
- Aspekte der finanziellen Compliance in den Arbeitsablauf des KI-Modelings integrieren.
- feinabgestimmte Modelle für den produktiven Einsatz in Finanzdienstleistungsplattformen bereitstellen.
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und Prognosen der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich Elektronische Krankenakten (EMR), Bildgebungsdaten und Zeitreihendaten, feinabzustimmen.
- Transferlernen, Domain-Adaption und Modellschrumpfung in medizinischen Kontexten anzuwenden.
- Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Feinabstimmung (Fine-Tuning) von DeepSeek LLM für benutzerdefinierte KI-Modelle
21 StundenDiese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte KI-Anwendungen zu erstellen, die auf bestimmte Branchen, Domänen oder Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen zu verstehen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3.
- Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinabstimmung vorzuverarbeiten.
- DeepSeek LLM für domänenspezifische Anwendungen feinabzustimmen.
- Feingestimmte Modelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.
Anpassung von Verteidigungs-KI-Systemen für autonome Systeme und Überwachung
14 StundenDiese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene in den Bereichen Verteidigungs-KI-Ingenieurwesen und Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle für autonome Fahrzeuge, Drohnen und Überwachungssysteme anpassen und dabei strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- Computer Vision- und Sensor-Fusion-Modelle für Überwachungs- und Zielerfassungsaufgaben feinabstimmen können.
- autonome KI-Systeme an sich ändernde Umgebungen und Missionsprofile anpassen können.
- robuste Validierungs- und Ausfallsicherheitsmechanismen in Modell-Pipelines implementieren können.
- die Einhaltung defensspezifischer Compliance-, Sicherheits- und Schutzstandards gewährleisten können.
Feinabstimmung von Legal-AI-Modellen: Vertragsprüfung und Rechtsrecherche
14 StundenDieses von Instrukteuren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Rechts-Tech-Ingenieure und KI-Entwickler mit mittlerem Fachniveau, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausel-Extraktion und automatisierte Rechtsrecherche in juristischen Dienstleistungsumgebungen feinabstimmen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Rechtliche Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
- Feinabstimmungsstrategien anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei Rechtsaufgaben zu verbessern.
- Modelle bereitzustellen, die bei der Vertragsprüfung, -klassifizierung und -recherche unterstützen.
- Die Konformität, Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Ausgaben in Rechtskontexten sicherzustellen.
Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit QLoRA
14 StundenDiese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, KI-Entwickler und Data Scientists auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die erlernen möchten, wie sie QLoRA nutzen können, um große Modelle effizient für spezifische Aufgaben und Anpassungen feinzustimmen.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
- QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen zu implementieren.
- Die Leistung der Feinabstimmung auf begrenzten Rechenressourcen durch Quantierung zu optimieren.
- Feingestimmte Modelle effizient in Echtweltanwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.
